Dimond: 通过深度学习优化扩散模型的研究 学术背景 在脑科学和临床应用中，扩散磁共振成像（Diffusion Magnetic Resonance Imaging, dMRI）是一种用于非侵入性绘制脑组织微观结构和神经联通性的重要工具。然而，准确估算扩散信号模型参数的计算成本较高，同时易受到图像噪声的影响。现有的多种基于深度学习的有监督估算方法展示了其在提高效率和性能上的潜力，但这些方法通常需要额外的训练数据，并存在泛化性不足的问题。 论文来源 此研究由Zihan Li、Ziyu Li、Berkin Bilgic、Hong-Hsi Lee、Kui Ying、Susie Y. Huang、Hongen Liao和Qiyuan Tian（通讯作者）合作完成，论文发表在《Advanced S...
整合分子和空间分析揭示原位和侵袭性肢端黑色素瘤的进化动力学及肿瘤-免疫相互作用 论文的学术背景 黑色素瘤是皮肤癌的一种，而肢端黑色素瘤（Acral Melanoma, AM）是一种在手掌、足底以及指甲下发生的非暴露部位黑色素瘤，尤为常见于亚洲人群。然而，这类黑色素瘤常常在晚期才被诊断，这使得其预后极差。尽早发现和预防AM可以显著提高患者的预后。尽管近年来对于晚期侵袭性肢端黑色素瘤（Invasive Acral Melanoma, IAM）的基因组特征进行了大量研究，但对于早期原位肢端黑色素瘤（Acral Melanoma In Situ, AMIS）的了解仍然非常有限。因此，探讨AM从原位阶段到侵袭性阶段的进化动力学，以及其与肿瘤微环境（Tumor Microenvironment, TME...
报告：早期阿尔茨海默病中通过Fixel-based分析揭示与Tau相关的白质变化 研究背景 阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）通常被认为主要影响灰质（Grey Matter, GM），但越来越多的证据表明白质（White Matter, WM）也会出现异常。目前的研究主要依赖扩散张量成像（Diffusion Tensor Imaging, DTI）来非侵入性地调查AD中的白质完整性。然而，DTI在描述白质变化时存在方法上的局限性，导致研究结果不一致。例如，一些研究显示DTI揭示的白质变化与β淀粉样蛋白（Amyloid-beta, Aβ）病理相关，而其他研究则显示相反的结果，或者未发现关联。 研究来源 本文由Khazar Ahmadi等学者撰写，分别来自Lund大学...
头颈癌中的骨放射性坏死分类系统开发与标准化：一个风险模型 近年来，头颈癌（head and neck cancer, HNC）的治疗特别是放射治疗带来的副作用成为学术界关注的焦点。骨放射性坏死（osteoradionecrosis, ORN）是其中最严重的并发症之一。ORN被广泛定义为在没有复发性肿瘤的情况下，头颈部放射区域内发生的非愈合性粘膜破裂和骨损伤，可以自发或在创伤后出现。这不但严重影响患者的生活质量，也增加了医疗资源的使用。因此，迫切需要一个标准化、客观的ORN分类系统来更好地诊断和管理这种并发症。 研究背景及目的 在传统治疗期间，ORN的发生率可以高达40%。随着现代放射治疗技术的发展和严格的预防性牙科护理政策的实施，这一比例显著下降到4%-8%。然而，现行的多种ORN分类系统在...
背景介绍 骨髓增生异常综合征（Myelodysplastic Syndromes，简称MDS）是一组起源于骨髓造血干细胞的异质性疾病，特征是血细胞产生减少。虽然近年来在治疗方面取得了一定进展，但全相合异基因造血干细胞移植（Allogeneic Hematopoietic Stem-Cell Transplantation, HSCT）仍是唯一能潜在治愈MDS的方法。然而，由于移植操作本身常伴随非可忽视的发病率和死亡率，针对病人的准确选择显得至关重要。传统上，临床上基于修订版国际预后评分系统（Revised International Prognostic Scoring System, IPSS-R）来做决策，该系统包含临床特征和细胞遗传异常。高风险患者通常建议立即进行HSCT，而对于低风险...
亲密护理产品与激素相关癌症的发病率 背景介绍 近年来，由于亲密护理产品可能含有潜在的内分泌干扰化学物质，例如邻苯二甲酸盐、对羟基苯甲酸酯和双酚类物质等，对其安全性的关注日益增加。这些化学物质可能会改变内源性激素水平，从而影响乳腺癌、卵巢癌或子宫癌等激素相关疾病的发病风险。此外，这些产品还可能含有其他已知或怀疑致癌物质，如挥发性有机化合物和石棉。 尽管已有研究证明使用生殖器滑石粉与卵巢癌之间存在关联，但由于回忆偏倚和暴露分类错误等问题，相关结论尚存争议。本研究旨在重新评估亲密护理产品使用与女性激素相关癌症的发病率之间的关系，并在数据中考虑了潜在的偏倚因素。 论文来源 本文的主要作者包括Katie M. O’Brien、Nicolas Wentzensen、Kemi Ogunsina、Clari...
多中心前瞻性研究：电子患者报告结局（ePROs）在老年癌症患者中的可行性 研究背景 近年来，远程医疗尤其是在COVID-19疫情期间发展迅速，并被认为可以弥补医疗人员短缺的问题。电子患者报告结果（ePROs）在癌症护理中已经被证实能够改善患者的整体生存期（OS）和生活质量。然而，针对75岁及以上老年癌症患者的远程ePRO监控的具体前瞻性数据却很少。这一群体在癌症患者总量中占有重要比例，因此研究其对ePRO的可行性成为亟待解决的问题。 欧洲医学肿瘤学会（European Society for Medical Oncology）关于PROs的指南也未提供针对75岁及以上患者的具体数据。此外，据世界卫生组织（WHO）预测，到2050年，80岁及以上老年人的数量将是2020年的三倍。因此，有必要探...
背景介绍 弥散张量磁共振成像（Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging，DTI）是一种广泛应用于体内脑组织微结构和白质束成像的神经影像技术。然而，弥散加权图像（Diffusion-Weighted Images, DWI）中的噪声会降低DTI数据所派生出的微结构参数的精度，同时也导致需要更长的采集时间来提高信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)。尽管基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的深度学习方法在图像去噪方面表现突出，但通常需要额外的高信噪比数据来监督CNN的训练，这限制了监督学习方法在去噪中的实际应用。 论文来源 本文标题为“SDnDTI: Self-Superv...
DeepDTI：使用深度学习实现高保真六方向扩散张量成像 研究背景及研究动机 扩散张量磁共振成像（Diffusion Tensor Imaging, DTI）在活体人脑组织微结构和结构连接性映射方面具有无可比拟的优势。然而，传统的DTI技术因为角度采样的要求导致扫描时间过长，制约了其在常规临床实践和大规模研究中的应用。为了克服这一瓶颈，研究者们开发了一种新的DTI处理框架，称为DeepDTI，通过数据驱动的监督深度学习最小化DTI的数据需求。本文的目的在于展示如何使用DeepDTI显著减少DTI的采样数据量，从而实现更快的扫描速度，同时保持高质量的成像结果。 论文来源 这篇论文的主要作者包括Qiyuan Tian, Berkin Bilgic, Qiuyun Fan, Congyu Liao...
帕金森病(PD)是一种以多巴胺能神经元损伤为主的神经退行性疾病,除了引起运动障碍外,超过80%的帕金森病患者还会遭受睡眠障碍的困扰。睡眠破碎是帕金森病患者常见的一种睡眠障碍类型,它不仅与睡眠维持性失眠和白天过度嗜睡相关,还可能加重认知功能障碍和加速疾病进展。然而,造成帕金森病患者睡眠破碎的神经生理学机制尚不完全清楚,这成为开发针对性睡眠干预措施的障碍。 本研究的作者来自清华大学、北京大学天坛医院、山东大学齐鲁医院、北京清华长庚医院和牛津大学。他们在2024年发表于Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry的这篇原创研究中,通过同步记录13名接受巨脑深部脑刺激(DBS)术后的帕金森病患者的全脑多导睡眠图和丘脑底核局部场电位(LFP),探索...